При этом якобы пять тысяч подписчиков в VK это шум — подавляющего большинства этих людей нет, никакой активности они не проявляют никогда, и, думаю, даже не заходят читать ленту, а "подписаны" на меня в результате какого-то случайного клика. Поэтому вполне возможно, что именно небольшая живая часть подписчиков действительно выросла. Не так заметно, как в Телеграме, но прибавившаяся сотня человек по моим оценкам содержит куда бОльший процент настоящих людей, чем эти изначальные 5700.
Ещё в Телеграме хорошо заметно непрерывное линейное падение с периодическими ступеньками роста (случайные репосты моих записей). Это падение вызвано серьёзным UX-просчётом, о котором я неоднократно писал: Телеграм наказывает автора за посты.
Ну и, стоит отметить, что в VK всё ещё удобнее сам по себе механизм публикации. Единственное преимущество Телеграма это форматирование. У VK при этом нет тупых лимитов на длину текста и есть возможность прикреплять к посту фотографии без костылей. Я пишу этот текст именно в VK, чтобы потом скопировать в Телеграм, а не наоборот.
По активности людей на удивление примерно одинаково. В умирающем VK нашёлся островок активных взрослых, которые меня читают. В среднем десятки лайков и комментариев к каждому посту, и там, и там. Кстати, этот показатель особо не изменился, и рост подписчиков на него не повлиял. Видимо, в обсуждениях участвуют в основном люди, которые уже давно меня знают.
Так что, сделать однозначный выбор я не могу. VK удобнее. Но в TG взрослые. Однако, в TG абсолютно нет органического роста, если вы не пишете на одну и ту же тему или не словили хайп, набрав нужную критическую массу в удачный момент, то ваш единственный путь это неофициальный рынок платных репостов переводом на карту — говно полное, не хочу с этим связываться. Но в VK каждая новая инициатива это снова какая-то фигня либо для детей либо для отчётов и заголовков. Но в TG разработчики открыто клали хер на авторов с большой горы: годами не делают даже банальное прикрепление фото или, скажем, удобную форму ввода длинных текстов. Канал это всё ещё чат-монолог со всеми вытекающими. Но в VK неприятная атмосфера с вытеснением чего-то конструктивного в пользу одноразового контента для определённой прослойки пользователей.
Видимо, пора переходить на короткие вертикальные видео. #web
🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке
Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter).
RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов.
RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты.
#R#ggplot2#AI#chatGPT
«Основы визуализации данных» Клауса Уилке
Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов.
С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем.
Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом.
Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике.
Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков.
Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы.
В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза.
#книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных
🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2
GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных.
▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot).
Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека.
#R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное